特開 2022-159852 超音波診断装置、画像処理装置、およびプログラム

(19)【発行国】日本国特許庁(JP)

(12)【公報種別】公開特許公報(A)

(11)【公開番号】P2022159852

(43)【公開日】2022-10-18

(54)【発明の名称】超音波診断装置、画像処理装置、およびプログラム

(51)【国際特許分類】

   A61B 8/14 20060101AFI20221011BHJP

【ＦＩ】

A61B8/14

【審査請求】未請求

【請求項の数】10

【出願形態】ＯＬ

(21)【出願番号】P 2021064287

(22)【出願日】2021-04-05

(71)【出願人】

【識別番号】594164542

【氏名又は名称】キヤノンメディカルシステムズ株式会社

(74)【代理人】

【識別番号】110002147

【氏名又は名称】弁理士法人酒井国際特許事務所

(72)【発明者】

【氏名】岩崎 亮祐

(72)【発明者】

【氏名】高橋 広樹

(72)【発明者】

【氏名】今村 智久

【テーマコード（参考）】

4C601

【Ｆターム（参考）】

4C601EE01

4C601EE04

4C601EE11

4C601JB24

4C601JB45

(57)【要約】

【課題】位相情報を喪失または変質させる処理の後に、振幅情報と位相情報の両方を用いる処理を実行すること。
【解決手段】実施形態に係る超音波診断装置は、第１の処理部と、再構成部と、第２の処理部とを含む。第１の処理部は、第１の超音波データの入力を受け、第２の超音波データを出力する。再構成部は、第２の超音波データの振幅情報と第１の超音波データの位相情報とに基づいて、第３の超音波データを再構成する。第２の処理部は、第３の超音波データの振幅情報および位相情報を用いる処理を実行する。
【選択図】図１

【特許請求の範囲】

【請求項1】

第１の超音波データの入力を受け、第２の超音波データを出力する第１の処理部と、
前記第２の超音波データの振幅情報と前記第１の超音波データの位相情報とに基づいて、第３の超音波データを再構成する再構成部と、
前記第３の超音波データの振幅情報および位相情報を用いる処理を実行する第２の処理部と、
を備える超音波診断装置。

【請求項2】

前記第１の超音波データは、複数フレーム分の複素信号データであり、
前記第１の処理部は、前記複数フレーム分の複素信号データをコンパウンドすることにより、前記第２の超音波データを生成する、
請求項１に記載の超音波診断装置。

【請求項3】

前記第２の処理部は、前記第３の超音波データの振幅情報および位相情報に基づいて、前記第３の超音波データよりもＳＮ（Signal to Noise）比の高い第４の超音波データを生成する、
請求項１または２に記載の超音波診断装置。

【請求項4】

前記第２の処理部は、複数の入力超音波データと、前記複数の入力超音波データのノイズ成分が低減した複数の教師超音波データとを学習済みの学習済みモデルに前記第３の超音波データを入力することにより、前記第４の超音波データを得る、
請求項３に記載の超音波診断装置。

【請求項5】

前記第２の処理部は、前記第３の超音波データの振幅情報および位相情報に基づいて、血流を検出する血流検出処理を実行する、
請求項１に記載の超音波診断装置。

【請求項6】

前記第１の処理部は、複数の入力超音波データと、前記複数の入力超音波データのノイズ成分が低減した複数の教師超音波データとを学習済みの学習済みモデルにより、前記第１の超音波データが入力された場合に前記第２の超音波データを出力する、
請求項１または５に記載の超音波診断装置。

【請求項7】

前記第１の超音波データから、位相情報を有する位相データを分割する分割部、をさらに備え、
前記再構成部は、前記第２の超音波データの振幅情報と、前記位相データの位相情報とを用いて前記第３の超音波データを再構成する、
請求項１から６のいずれか１項に記載の超音波診断装置。

【請求項8】

前記第１の超音波データを記憶する記憶部、をさらに備え、
前記再構成部は、前記第２の超音波データと、前記記憶部に記憶された前記第１の超音波データの位相情報とを用いて前記第３の超音波データを再構成する、
請求項１から６のいずれか１項に記載の超音波診断装置。

【請求項9】

第１の超音波データの入力を受け、第２の超音波データを出力する第１の処理部と、
前記第２の超音波データの振幅情報と前記第１の超音波データの位相情報とに基づいて、第３の超音波データを再構成する再構成部と、
前記第３の超音波データの振幅情報および位相情報を用いる処理を実行する第２の処理部と、
を備える画像処理装置。

【請求項10】

第１の超音波データの入力を受け、第２の超音波データを出力する第１の処理ステップと、
前記第２の超音波データの振幅情報と前記第１の超音波データの位相情報とに基づいて、第３の超音波データを再構成する再構成ステップと、
前記第３の超音波データの振幅情報および位相情報を用いる処理を実行する第２の処理ステップと、
をコンピュータに実行させるプログラム。

【発明の詳細な説明】

【技術分野】

【0001】

本明細書及び図面に開示の実施形態は、超音波診断装置、画像処理装置、およびプログラムに関する。

【背景技術】

【0002】

従来、超音波診断装置においては、受信した反射波から得られる超音波データに含まれる振幅情報と位相情報を用いて、ノイズ低減処理や、血流検出力処理等の種々の処理を実行する技術が知られている。

【0003】

しかしながら、このような振幅情報と位相情報の両方を用いる処理は、反射波の位相情報を喪失または変質させる処理の後に実行することができないため、複数の処理を効率的に組み合わせて実行することが困難な場合があった。

【先行技術文献】

【特許文献】

【0004】

【特許文献1】特開２０２０－１１４２９４号公報

【特許文献2】特開２０２０－１１４２９５号公報

【発明の概要】

【発明が解決しようとする課題】

【0005】

本明細書及び図面に開示の実施形態が解決しようとする課題の一つは、位相情報を喪失または変質させる処理の後に、振幅情報と位相情報の両方を用いる処理を実行可能にすることである。ただし、本明細書及び図面に開示の実施形態により解決しようとする課題は上記課題に限られない。後述する実施形態に示す各構成による各効果に対応する課題を他の課題として位置づけることもできる。

【課題を解決するための手段】

【0006】

実施形態に係る超音波診断装置は、第１の処理部と、再構成部と、第２の処理部とを含む。第１の処理部は、第１の超音波データの入力を受け、第２の超音波データを出力する。再構成部は、第２の超音波データの振幅情報と第１の超音波データの位相情報とに基づいて、第３の超音波データを再構成する。第２の処理部は、第３の超音波データの振幅情報および位相情報を用いる処理を実行する。

【図面の簡単な説明】

【0007】

【図1】図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置の一例を示すブロック図である。

【図2】図２は、第１の実施形態に係るコンパウンド済みＩＱデータの生成に関する各機能の関係性の一例を示す図である。

【図3】図３は、第１の実施形態に係るコンパウンド済みＩＱデータの生成処理の流れの一例を示す図である。

【図4】図４は、第１の実施形態に係る学習済みモデルによるノイズ低減処理の一例を示す図である。

【図5】図５は、第１の実施形態に係る学習済みモデルの生成手法の一例を示す図である。

【図6】図６は、第２の実施形態に係る超音波診断装置の一例を示すブロック図である。

【図7】図７は、第２の実施形態に係る位相復元済みＩＱデータの生成に関する各機能の関係性の一例を示す図である。

【図8】図８は、第２の実施形態に係る位相復元済みＩＱデータの生成処理の流れの一例を示す図である。

【発明を実施するための形態】

【0008】

以下、図面を参照しながら、超音波診断装置、画像処理装置、およびプログラムの実施形態について詳細に説明する。

【0009】

（第１の実施形態）
図１は、第１の実施形態に係る超音波診断装置１の一例を示すブロック図である。図１に示すように、超音波診断装置１は、装置本体１００と、超音波プローブ２１と、入力装置２２と、ディスプレイ２３とを備える。また、装置本体１００は、ネットワークＮＷを介して外部装置３０と接続されている。

【0010】

超音波プローブ２１は、例えば、圧電振動子等の複数の素子を有する。これら複数の素子は、装置本体１００の超音波送信回路１０１から供給される駆動信号に基づき超音波を発生する。また、超音波プローブ２１は、被検体Ｐからの反射波を受信して電気信号に変換する。また、超音波プローブ２１は、例えば、圧電振動子に設けられる整合層と、圧電振動子から後方への超音波の伝播を防止するバッキング材等を有する。なお、超音波プローブ２１は、装置本体１００と着脱自在に接続される。

【0011】

超音波プローブ２１から被検体Ｐに超音波が送信されると、送信された超音波は、被検体Ｐの体内組織における音響インピーダンスの不連続面で次々と反射され、反射波信号として超音波プローブ２１が有する複数の素子にて受信される。受信される反射波信号の振幅は、超音波が反射される不連続面における音響インピーダンスの差に依存する。なお、送信された超音波パルスが、移動している血流や心臓壁等の表面で反射された場合の反射波信号は、ドプラ効果により、移動体の超音波送信方向に対する速度成分に依存して、周波数偏移を受ける。そして、超音波プローブ２１は、反射波信号を装置本体１００の超音波受信回路１０２に出力する。

【0012】

本実施形態においては、超音波プローブ２１は、複数の超音波振動子が所定の方向に沿って配列された一次元アレイプローブであるとする。しかしながら、当該例に拘泥されず、超音波プローブ２１は、ボリュームデータを取得可能なものとして、二次元アレイプローブ（複数の超音波振動子が二次元マトリックス状に配列されたプローブ）、又はメカニカル４Ｄプローブ（超音波振動子列をその配列方向と直交する方向に機械的に煽りながら超音波走査を実行可能なプローブ）であってもよい。

【0013】

入力装置２２は、例えば、マウス、キーボード、ボタン、パネルスイッチ、タッチコマンドスクリーン、フットスイッチ、トラックボール、ジョイスティック等の入力手段により実現される。入力装置２２は、超音波診断装置１の操作者からの各種設定要求を受け付け、受け付けた各種設定要求を装置本体１００に転送する。

【0014】

ディスプレイ２３は、例えば、超音波診断装置１の操作者が入力装置２２を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩ（Graphical User Interface）を表示したり、装置本体１００において生成された超音波画像データにより示される超音波画像等を表示したりする。ディスプレイ２３は、液晶モニタやＯＬＥＤ（Organic Light Emitting Diode）モニタ等によって実現される。

【0015】

装置本体１００は、超音波プローブ２１が受信した反射波信号に基づいて超音波画像データを生成する。装置本体１００は、超音波プローブ２１が受信した被検体Ｐの２次元領域に対応する反射波データに基づいて２次元の超音波画像データを生成可能である。また、装置本体１００は、超音波プローブ２１が受信した被検体Ｐの３次元領域に対応する反射波データに基づいて３次元の超音波画像データを生成可能である。

【0016】

図１に示すように、装置本体１００は、超音波送信回路１０１と、超音波受信回路１０２と、バッファメモリ１０３と、ＲＡＷデータメモリ１０４と、記憶回路１０５と、画像メモリ１０６と、通信インタフェース１０７と、処理回路１０８と、入力インタフェース１３０と、出力インタフェース１４０とを備える。

【0017】

超音波送信回路１０１は、処理回路１０８による制御を受けて、超音波プローブ２１に超音波を送信させる。超音波送信回路１０１は、例えば、図示しないトリガ発生回路、遅延回路およびパルサ回路等を有している。トリガ発生回路では、所定のレート周波数ｆｒ Ｈｚ（周期；１／ｆｒ秒）で、送信超音波を形成するためのトリガパルスが繰り返し発生される。また、遅延回路では、チャンネル毎に超音波をビーム状に集束し且つ送信指向性を決定するのに必要な遅延時間が、各トリガパルスに与えられる。パルサ回路は、このトリガパルスに基づくタイミングで、超音波プローブ２１に駆動パルスを印加する。

【0018】

超音波受信回路１０２は、超音波プローブ２１が受信した反射波信号に基づいて反射波データを生成する。反射波データは、本実施形態における第１の超音波データの一例である。そして、超音波受信回路１０２は、生成した反射波データをバッファメモリ１０３に格納する。

【0019】

より詳細には、超音波プローブ２１により送信された超音波の反射波は、超音波プローブ２１内部の圧電振動子まで到達した後、圧電振動子において、機械的振動から電気的信号（反射波信号）に変換され、超音波受信回路１０２に入力される。超音波受信回路１０２は、例えば、プリアンプと、Ａ／Ｄ（Analog to Digital）変換器と、直交検波回路等を有し、超音波プローブ２１が受信した反射波信号に対して各種処理を行なって反射波データを生成する。

【0020】

プリアンプは、反射波信号をチャンネルごとに増幅してゲイン調整（ゲイン補正）を行なう。Ａ／Ｄ変換器は、ゲイン補正された反射波信号をＡ／Ｄ変換することでゲイン補正された反射波信号をデジタル信号に変換する。直交検波回路は、Ａ／Ｄ変換された反射波信号をベースバンド帯域の同相信号（Ｉ信号、Ｉ：In-phase）と直交信号（Ｑ信号、Ｑ：Quadrature-phase）とに変換する。

【0021】

そして、直交検波回路は、Ｉ信号およびＱ信号を、反射波データとしてバッファメモリ１０３に格納する。以下、Ｉ信号及びＱ信号を総称する場合、ＩＱ信号という。また、ＩＱ信号はＡ／Ｄ変換されたデジタルデータであるため、ＩＱデータともいう。ＩＱデータは、振幅情報と位相情報とを有する複素信号データである。

【0022】

超音波受信回路１０２は、超音波プローブ２１が受信した２次元の反射波信号から２次元の反射波データを生成する。また、超音波受信回路１０２は、超音波プローブ２１が受信した３次元の反射波信号から３次元の反射波データを生成してもよい。

【0023】

バッファメモリ１０３は、超音波受信回路１０２により生成された反射波データ（ＩＱデータ）を少なくとも一時的に記憶する。例えば、バッファメモリ１０３は、数フレーム分の反射波データ、又は、数ボリューム分の反射波データを記憶する。例えば、バッファメモリ１０３は、超音波受信回路１０２の制御により、所定数のフレーム分の反射波データを記憶する。そして、バッファメモリ１０３は、所定数のフレーム分の反射波データを記憶している状態で、新たに１フレーム分の反射波データが超音波受信回路１０２により生成された場合、超音波受信回路１０２による制御を受けて、生成された時間が最も古い１フレーム分の反射波データを破棄し、新たに生成された１フレーム分の反射波データを記憶する。例えば、バッファメモリ１０３は、ＲＡＭ（Random Access Memory）、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子によって実現される。なお、超音波受信回路１０２により生成される１フレーム分の反射波データとは、１収集フレーム分の反射波データである。バッファメモリ１０３は、本実施形態における記憶部の一例である。なお、バッファメモリ１０３を一時記憶部と称しても良い。

【0024】

ＲＡＷデータメモリ１０４は、後述の処理回路１０８により生成されたＢモードデータやドプラデータ等の各種データを記憶する。ＲＡＷデータメモリ１０４は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、または光ディスク等により実現される。

【0025】

記憶回路１０５は、例えば、磁気的若しくは光学的記憶媒体、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、または光ディスク等のプロセッサにより読み取り可能な記憶媒体等により実現される。記憶回路１０５は、超音波送受信を実現するためのプログラム、各種データ等を記憶している。プログラム、及び各種データは、例えば、記憶回路１０５に予め記憶されていてもよい。また、例えば、非一過性の記憶媒体に記憶されて配布され、非一過性の記憶媒体から読み出されて記憶回路１０５にインストールされてもよい。なお、記憶回路１０５を本実施形態における記憶部の一例としても良い。

【0026】

画像メモリ１０６は、処理回路１０８により生成された各種の画像データを記憶する。例えば、画像メモリ１０６は、ＲＡＭ、フラッシュメモリ等の半導体メモリ素子、ハードディスク、または光ディスク等により実現される。なお、ＲＡＷデータメモリ１０４と画像メモリ１０６とが１つのメモリとして統合されても良い。

【0027】

通信インタフェース１０７は、例えばネットワークＮＷを介して外部装置３０と接続され、外部装置３０との間でデータ通信を行う。

【0028】

外部装置３０は、例えば、超音波診断装置１で生成された各種データの後処理、および超音波画像データの表示等の処理を実行するワークステーションである。外部装置３０は、例えば、プロセッサ等の処理回路、記憶装置、およびディスプレイを備える。また、外部装置３０は、タブレット端末等であっても良い。

【0029】

入力インタフェース１３０は、入力装置２２を介し、操作者からの各種指示を受け付ける。入力インタフェース１３０は、例えばバスを介して処理回路１０８に接続され、操作者から入力される操作指示を電気信号へ変換し、電気信号を処理回路１０８へ出力する。なお、入力インタフェース１３０は、マウス及びキーボード等の物理的な操作部品と接続するものだけに限られない。例えば、超音波診断装置１とは別体に設けられた外部の入力機器から入力される操作指示に対応する電気信号を受け取り、この電気信号を処理回路１０８へ出力する回路も入力インタフェースの例に含まれる。

【0030】

出力インタフェース１４０は、例えば処理回路１０８からの電気信号を外部へ出力する。出力インタフェース１４０は、例えばバスを介して処理回路１０８に接続され、処理回路１０８からの電気信号をディスプレイ２３に出力する。

【0031】

処理回路１０８は、記憶回路１０５からプログラムを読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現するプロセッサである。本実施形態の処理回路１０８は、分割機能１１０と、コンパウンド機能１１１と、再構成機能１１２と、ノイズ低減機能１１３と、Ｂモード処理機能１１４と、ドプラ処理機能１１５と、画像生成機能１１６と、表示制御機能１１７と、システム制御機能１１８とを備える。

【0032】

分割機能１１０は、分割部の一例である。コンパウンド機能１１１は、第１の処理部およびコンパウンド処理部の一例である。再構成機能１１２は、再構成部の一例である。ノイズ低減機能１１３は、第２の処理部およびノイズ低減部の一例である。Ｂモード処理機能１１４は、Ｂモード処理部の一例である。ドプラ処理機能１１５は、ドプラ処理部の一例である。画像生成機能１１６は、画像生成部の一例である。表示制御機能１１７は、表示制御部の一例である。システム制御機能１１８は、システム制御部の一例である。

【0033】

ここで、例えば、処理回路１０８の構成要素である分割機能１１０、コンパウンド機能１１１、再構成機能１１２、ノイズ低減機能１１３、Ｂモード処理機能１１４、ドプラ処理機能１１５、画像生成機能１１６、表示制御機能１１７、およびシステム制御機能１１８の各処理機能は、コンピュータによって実行可能なプログラムの形態で記憶回路１０５に記憶されている。例えば、処理回路１０８は、プログラムを記憶回路１０５から読み出し、実行することで各プログラムに対応する機能を実現する。換言すると、各プログラムを読み出した状態の処理回路１０８は、図１の処理回路１０８内に示された各機能を有することとなる。なお、図１においては単一のプロセッサにより、分割機能１１０、コンパウンド機能１１１、再構成機能１１２、ノイズ低減機能１１３、Ｂモード処理機能１１４、ドプラ処理機能１１５、画像生成機能１１６、表示制御機能１１７、およびシステム制御機能１１８にて行われる処理機能が実現されるものとして説明したが、複数の独立したプロセッサを組み合わせて処理回路１０８を構成し、各プロセッサがプログラムを実行することにより機能を実現するものとしても構わない。また、図１においては単一の記憶回路１０５が各処理機能に対応するプログラムを記憶するものとして説明したが、複数の記憶回路を分散して配置して、処理回路１０８は個別の記憶回路から対応するプログラムを読み出す構成としても構わない。

【0034】

上記説明では、「プロセッサ」が各機能に対応するプログラムを記憶回路から読み出して実行する例を説明したが、実施形態はこれに限定されない。「プロセッサ」という文言は、例えば、ＣＰＵ（Central Processing Unit）、ＧＰＵ（Graphics Processing Unit）、特定用途向け集積回路（Application Specific Integrated Circuit：ＡＳＩＣ）、プログラマブル論理デバイス（例えば、単純プログラマブル論理デバイス（Simple Programmable Logic Device：ＳＰＬＤ）、複合プログラマブル論理デバイス（Complex Programmable Logic Device：ＣＰＬＤ）、及びフィールドプログラマブルゲートアレイ（Field Programmable Gate Array：ＦＰＧＡ））等の回路を意味する。プロセッサが例えばＣＰＵである場合、プロセッサは記憶回路１０５に保存されたプログラムを読み出して実行することで機能を実現する。一方、プロセッサがＡＳＩＣである場合、記憶回路１０５にプログラムを保存する代わりに、当該機能がプロセッサの回路内に論理回路として直接組み込まれる。なお、本実施形態の各プロセッサは、プロセッサごとに単一の回路として構成される場合に限らず、複数の独立した回路を組み合わせて１つのプロセッサとして構成し、その機能を実現するようにしてもよい。さらに、図１における複数の構成要素を１つのプロセッサへ統合してその機能を実現するようにしても良い。

【0035】

図２は、第１の実施形態に係るコンパウンド済みＩＱデータの生成に関する各機能部の関係性の一例を示す図である。

【0036】

分割機能１１０は、バッファメモリ１０３に記憶されたＩＱデータから、位相情報を有する位相データを分割する。より詳細には、図２に示すように、分割機能１１０は振幅情報と位相情報とを有するＩＱデータの入力を受けると、位相情報を有する位相データと、振幅情報と位相情報とを有するＩＱデータとを出力する。

【0037】

コンパウンド機能１１１は、ＩＱデータの入力を受け、コンパウンド済み包絡線データを出力する。より詳細には、コンパウンド機能１１１は、複数フレーム分のＩＱデータから包絡線データを生成しコンパウンドすることで、コンパウンド済み包絡線データを生成する。本実施形態においては、説明のために、コンパウンド処理前のデータを指す場合は「包絡線データ」、コンパウンド処理後のデータを指す場合は「コンパウンド済み包絡線データ」と呼んで区別する。なお、コンパウンド処理前後のデータを総称して単に包絡線データと呼んでも良い。包絡線データおよびコンパウンド済み包絡線データは、振幅情報を有するが、位相情報は有さない。コンパウンド済み包絡線データは、本実施形態における第２の超音波データの一例である。

【0038】

再構成機能１１２は、コンパウンド済み包絡線データの振幅情報とＩＱデータの位相情報とに基づいて、振幅情報と位相情報とを有するコンパウンド済みＩＱデータを再構成する。本実施形態においては、ＩＱデータの位相情報は分割機能１１０により分割された位相データに含まれるため、再構成機能１１２は、コンパウンド済み包絡線データの振幅情報と位相データの位相情報を用いてコンパウンド済みＩＱデータを再構成する。

【0039】

コンパウンド済みＩＱデータは、ＩＱデータと同様に、振幅情報と位相情報の両方を含むデータ構成をしている。一般に、ＩＱデータにコンパウンド処理が施されると、位相情報が喪失する。これに対して、本実施形態におけるコンパウンド済みＩＱデータでは、再構成機能１１２により位相情報が付加されることにより、コンパウンド処理が施されているにも関わらず、位相情報を保持している。コンパウンド済みＩＱデータは、本実施形態における第３の超音波データの一例である。

【0040】

ノイズ低減機能１１３は、コンパウンド済みＩＱデータの振幅情報および位相情報に基づいて、コンパウンド済みＩＱデータよりもＳＮ（Signal to Noise）比の高い、ノイズ低減済みＩＱデータを生成する。

【0041】

ノイズ低減済みＩＱデータは、本実施形態における第４の超音波データの一例である。また、ノイズ低減機能１１３が実行するノイズ低減処理は、本実施形態におけるコンパウンド済みＩＱデータの振幅情報および位相情報を用いる処理の一例である。

【0042】

コンパウンド済みＩＱデータの振幅情報はコンパウンド済み包絡線データに由来し、コンパウンド済みＩＱデータの位相情報は、バッファメモリ１０３に記憶されたＩＱデータの位相情報に由来する。すなわち、ノイズ低減機能１１３は、コンパウンド済みＩＱデータを用いることにより、コンパウンド済み包絡線データの振幅情報と、コンパウンド処理によって位相情報が損なわれる前のＩＱデータに由来する位相情報と、を用いてノイズ低減処理を実行することができる。

【0043】

次に、図３を用いて、分割機能１１０、コンパウンド機能１１１、および再構成機能１１２により実行される処理の流れについて説明する。図３は、第１の実施形態に係るコンパウンド済みＩＱデータ５３の生成処理の流れの一例を示す図である。図３では、分割機能１１０、コンパウンド機能１１１、および再構成機能１１２による処理を、それぞれ破線で囲んで図示する。

【0044】

図３に示すＩＱデータ５１ａ，５１ｂは、それぞれ、１フレーム分のＩＱデータである。以下、ＩＱデータ５１ａ，５１ｂを区別しない場合は、単にＩＱデータ５１という。また、図３では２フレーム分のＩＱデータ５１ａ，５１ｂを処理対象としているが、３フレーム分以上のＩＱデータ５１ａ，５１ｂを処理対象としても良い。

【0045】

分割機能１１０は、式（１）に示すように複数フレーム分のＩＱデータ５１ａ，５１ｂを加算することにより、加算済みＩＱデータ５１０を生成する（Ｓ１）。ＩＱデータ５１ａ，５１ｂ、および加算済みＩＱデータ５１０は、実部と虚部とを有する複素信号データである。

【0046】

【数1】

【0047】

式（１）の“ＩＱ０”はＩＱデータ５１ａを示し、“ＩＱ１”はＩＱデータ５１ｂを示す。

【0048】

そして、分割機能１１０は、加算済みＩＱデータ５１０から、複素数の偏角（argument of complex）∠ＩＱを、位相情報として取り出す（Ｓ２）。分割機能１１０は、取り出した位相情報を含む位相データ５１１を出力する。

【0049】

また、コンパウンド機能１１１は、式（２）に示すように複数フレーム分のＩＱデータ５１ａ，５１ｂの絶対値を取り出すことにより、ＩＱデータ５１ａ，５１ｂに対応する包絡線データを生成し（Ｓ３）、取り出した複数の絶対値の加算平均処理を実行することにより（Ｓ４）、１つのコンパウンド済み包絡線データ５２を生成する。ＩＱデータ５１の絶対値は、振幅情報の一例である。

【0050】

【数2】

【0051】

図３に示す例では、コンパウンド対象は２フレーム分のＩＱデータ５１ａ，５１ｂであるため、式（２）ではＩＱデータ５１ａの絶対値とＩＱデータ５１ｂの絶対値の加算結果を“２”で除算している。除算する数は、コンパウンド対象のフレーム数に応じて異なる。

【0052】

再構成機能１１２は、式（３）に示す演算により、コンパウンド機能１１１により生成されたコンパウンド済み包絡線データ５２と、分割機能１１０により生成された位相データ５１１から、コンパウンド済みＩＱデータ５３を再構成する（Ｓ５）。

【0053】

【数3】

【0054】

式（３）の∠ＩＱおよび∠ＩＱは、分割機能１１０によって加算済みＩＱデータ５１０から取り出された複素数の偏角である。

【0055】

コンパウンド済みＩＱデータ５３は、その後、ノイズ低減機能１１３によるノイズ低減処理に用いられる（Ｓ６）。

【0056】

次に、図４を用いて、ノイズ低減機能１１３の詳細について説明する。図４は、第１の実施形態に係る学習済みモデル９０によるノイズ低減処理の一例を示す図である。図４に示すように、学習済みモデル９０は、コンパウンド済みＩＱデータ５３が入力されると、ノイズ低減済みＩＱデータ５４を出力する。ノイズ低減機能１１３は、学習済みモデル９０にコンパウンド済みＩＱデータ５３を入力することにより、ノイズ低減済みＩＱデータ５４を得る。

【0057】

学習済みモデル９０は、複数の入力超音波データと、複数の教師超音波データとが対応付けられて学習された学習済みのモデルである。教師超音波データは、入力超音波データのノイズ成分が低減されたデータである。入力超音波データと、当該入力超音波データに対応する教師超音波データとが１セットの学習データとなる。

【0058】

学習済みモデル９０は、例えば、ニューラルネットワーク等のディープラーニング（深層学習）またはその他の機械学習によって生成された学習済みモデルとする。ディープラーニングの手法としては、深層畳み込みニューラルネットワーク（ＤＣＮＮ：Deep Convolutional Neural Network）、畳み込みニューラルネットワーク（ＣＮＮ：Convolutional Neural Network）、再帰型ニューラルネットワーク（ＲＮＮ：Recurrent Neural Network）などを適用することができるが、これらに限定されるものではない。学習済みモデル９０は、例えば、ニューラルネットワークと、学習済みパラメータデータとによって構成される。

【0059】

学習済みモデル９０は、例えば記憶回路１０５に記憶されているものとする。ノイズ低減機能１１３は、記憶回路１０５から学習済みモデル９０を読み出し、コンパウンド済みＩＱデータ５３を入力する。あるいは、ノイズ低減機能１１３に学習済みモデル９０が組み込まれていても良い。

【0060】

図５は、第１の実施形態に係る学習済みモデル９０の生成手法の一例を示す図である。学習済みモデル９０は、例えば、学習装置６０により生成される。学習装置６０は、ＤＣＮＮなどの機械学習モデルを含む。学習装置６０は、被検体の同一位置に対する超音波検査に関する入力ＩＱデータ６１と教師ＩＱデータ６２とに基づく学習（教師あり学習）を行うことにより、学習済みモデル９０を生成する。教師ＩＱデータ６２は、入力ＩＱデータ６１のノイズが低減されたデータである。また、図５では、１セットの入力ＩＱデータ６１と教師ＩＱデータ６２とを図示しているが、学習装置６０は、複数セットの入力ＩＱデータ６１と教師ＩＱデータ６２とを学習するものとする。入力ＩＱデータ６１は、入力超音波データの一例である。また、教師ＩＱデータ６２は、教師超音波データの一例である。

【0061】

なお、超音波診断装置１が学習済みモデル９０を生成する学習機能を備えても良い。この場合、超音波診断装置１が学習装置６０と呼ばれてもよい。

【0062】

図１に戻り、Ｂモード処理機能１１４は、ノイズ低減済みＩＱデータ５４からＢモードデータを生成する。Ｂモード処理機能１１４は、例えば、ノイズ低減済みＩＱデータ５４に対して対数圧縮処理等を施し、信号強度が輝度の明るさで表現されるデータ（Ｂモードデータ）を生成する。Ｂモード処理機能１１４は、生成したＢモードデータを、２次元的な超音波走査線（ラスタ）上のＢモードＲＡＷデータとしてＲＡＷデータメモリ１０４に記憶させる。なお、ＢモードＲＡＷデータは、３次元的な音波走査線上のＢモードデータであっても良い。

【0063】

なお、分割機能１１０、コンパウンド機能１１１、再構成機能１１２、およびノイズ低減機能１１３は、Ｂモード処理機能１１４に含まれても良い。

【0064】

ドプラ処理機能１１５は、バッファメモリ１０３に記憶されたＩＱデータ５１を周波数解析することで、スキャン領域に設定されるＲＯＩ（Region Of Interest：関心領域）内にある移動体のドプラ効果に基づく運動情報を抽出したデータ（ドプラデータ）を生成する。例えば、ドプラ処理機能１１５は、カラーフローマッピング（ＣＦＭ：Color Flow Mapping）法とも呼ばれるカラードプラ法を実行可能である。ドプラ処理機能１１５は、生成したドプラデータを、２次元的な超音波走査線上のドプラＲＡＷデータとしてＲＡＷデータメモリ１０４に記憶させる。なお、ドプラＲＡＷデータは、３次元的な音波走査線上のドプラデータであっても良い。

【0065】

画像生成機能１１６は、Ｂモード処理機能１１４により生成されたＢモードＲＡＷデータに基づいて、Ｂモード画像データを生成する。また、画像生成機能１１６は、ドプラ処理機能１１５により生成されたドプラＲＡＷデータに基づいて、ドプラ画像データを生成する。

【0066】

例えば、画像生成機能１１６は、ＢモードＲＡＷデータおよびドプラＲＡＷデータにＲＡＷ－ピクセル変換を実行することで、ピクセルから構成される２次元の超音波画像データを生成する。超音波画像データは、例えば、Ｂモード画像データ、カラードプラ画像データ、ドプラ波形画像データ等である。また、画像生成機能１１６は、ＲＡＷデータメモリに記憶されているＢモードＲＡＷデータに対し、空間的な位置情報を加味した補間処理を含むＲＡＷ－ボクセル変換を実行することで、ボリュームデータを生成してもよい。また、画像生成機能１１６は、例えば各種ボリュームデータに対してレンダリング処理や多断面変換再構成（Multi Planar Reconstruction：ＭＰＲ）処理等を施し、レンダリング画像データやＭＰＲ画像データを生成してもよい。画像生成機能１１６は、生成した超音波画像データを、画像メモリ１０６に記憶させる。

【0067】

表示制御機能１１７は、画像生成機能１１６によって生成された各種の超音波画像データに基づく超音波画像を、ディスプレイ２３に表示させる。また、表示制御機能１１７は、操作者が入力装置２２を用いて各種設定要求を入力するためのＧＵＩをディスプレイ２３に表示させても良い。

【0068】

システム制御機能１１８は、超音波診断装置１全体の動作を統括して制御する。例えば、システム制御機能１１８は、超音波送信回路１０１を介して超音波プローブ２１を制御することで、超音波走査の制御を行なう。

【0069】

このように、本実施形態の超音波診断装置１は、コンパウンド機能１１１によってＩＱデータ５１から生成されたコンパウンド済み包絡線データ５２の振幅情報とＩＱデータ５１の位相情報とに基づいてコンパウンド済みＩＱデータ５３を再構成する再構成機能１１２を備える。このため、本実施形態の超音波診断装置１によれば、ＩＱデータ５１の位相情報を喪失させるコンパウンド処理の後であっても、振幅情報および位相情報を用いるノイズ低減処理を実行することができる。

【0070】

また、本実施形態の超音波診断装置１は、複数フレーム分のＩＱデータ５１をコンパウンドすることにより、コンパウンド済み包絡線データ５２を生成する。また、本実施形態の超音波診断装置１は、コンパウンド済みＩＱデータ５３の振幅情報および位相情報に基づいて、コンパウンド済みＩＱデータ５３よりもＳＮ比の高いノイズ低減済みＩＱデータ５４を生成する。

【0071】

一般に、ＩＱデータのノイズ低減処理は、フレーム１つ分のＩＱデータごとに実行される。このため、コンパウンドのように複数フレーム分のＩＱデータを統合する処理が実行される場合は、コンパウンドの処理が実行される前に、コンパウンド対象の複数フレーム分のＩＱデータの各々に対して、１フレーム分毎に個別にノイズ低減処理が実行される。そして、ノイズ低減された複数フレーム分のＩＱデータに対して、コンパウンド処理が実行される。このような手法では、コンパウンド対象のフレーム数に応じて処理負荷が増大する。このため、被検体に対する超音波走査中に超音波画像データを生成するリアルタイム処理中に、このようなノイズ低減処理を実行することが困難な場合があった。また、コンパウンド処理をするとノイズ低減処理に必要な位相情報が喪失するため、ノイズ低減処理の前にコンパウンド処理を実行することも困難であった。

【0072】

これに対して、本実施形態の超音波診断装置１は、複数フレーム分のＩＱデータ５１から生成されたコンパウンド済み包絡線データ５２の振幅情報と、複数フレーム分のＩＱデータ５１の位相情報とに基づいてコンパウンド済みＩＱデータ５３を再構成する。また、本実施形態の超音波診断装置１は、コンパウンド済みＩＱデータ５３に対してノイズ低減処理を実行する。すなわち、本実施形態の超音波診断装置１は、コンパウンド対象の複数のフレームを１つにまとめたコンパウンド済みＩＱデータ５３に対してノイズ低減処理を実行するため、コンパウンド対象のフレーム数が増加した場合でも、ノイズ低減処理の負荷を低減することができる。このため、被検体Ｐに対する超音波走査中に超音波画像データを生成するリアルタイム処理においてコンパウンドとノイズ低減処理の両方を実行する場合であっても、超音波画像データの時間分解能を向上させることができる。

【0073】

また、本実施形態の超音波診断装置１は、学習済みモデル９０にコンパウンド済みＩＱデータ５３を入力することにより、ノイズ低減済みＩＱデータ５４を得る。一般に、学習済みモデル９０に入力されるデータのデータ構成は統一されている必要がある。例えば、ＩＱデータのように振幅情報と位相情報とを有するデータ構成の入力データを学習済みの学習済みモデル９０であれば、振幅情報と位相情報とを有するデータを入力する必要がある。本実施形態のコンパウンド済みＩＱデータ５３は、ＩＱデータ５１と同様に振幅情報と位相情報とを有するデータ構成であるため、本実施形態の超音波診断装置１によれば、個別のＩＱデータに対してノイズ低減処理を行う学習済みモデル９０を、コンパウンド済みＩＱデータ５３のノイズ低減処理にも適用可能である。

【0074】

また、本実施形態の超音波診断装置１は、ＩＱデータ５１から、位相情報を有する位相データ５１１を分割する。本実施形態の超音波診断装置１は、コンパウンド済み包絡線データ５２の振幅情報と、位相データ５１１の位相情報とを用いてコンパウンド済みＩＱデータ５３を再構成することにより、コンパウンドによって損なわれる前の位相情報をコンパウンド済みＩＱデータ５３に含めることができる。

【0075】

なお、本実施形態においては、コンパウンド済みＩＱデータ５３の振幅情報および位相情報を用いる処理の一例としてノイズ低減処理を例示したが、振幅情報および位相情報を用いる処理であれば、ノイズ低減処理以外の処理であっても良い。また、本実施形態においては、ＩＱデータ５１の位相情報が喪失する処理の一例としてコンパウンドを挙げたが、ＩＱデータ５１の位相情報を喪失または変質させる処理であれば、コンパウンド以外の処理であっても良い。

【0076】

（第２の実施形態）
上述の第１の実施形態では、位相情報が喪失するコンパウンドの処理の後に、位相情報を使用するノイズ低減処理を実行する場合について説明した。この第２の実施形態においては、位相情報が変質する可能性のある処理の後に、位相情報を使用する処理を実行する場合について説明する。

【0077】

図６は、第２の実施形態に係る超音波診断装置１の一例を示すブロック図である。本実施形態の超音波診断装置１は、図１で説明した第１の実施形態と同様に、装置本体１００と、超音波プローブ２１と、入力装置２２と、ディスプレイ２３とを備え、ネットワークＮＷを介して外部装置３０と接続されている。

【0078】

また、本実施形態の装置本体１００は、第１の実施形態と同様に、超音波送信回路１０１と、超音波受信回路１０２と、バッファメモリ１０３と、ＲＡＷデータメモリ１０４と、記憶回路１０５と、画像メモリ１０６と、通信インタフェース１０７と、処理回路１０８と、入力インタフェース１３０と、出力インタフェース１４０とを備える。

【0079】

本実施形態の超音波診断装置１の処理回路１０８は、分割機能２１０と、ノイズ低減機能２１３と、再構成機能２１２と、Ｂモード処理機能２１４と、ドプラ処理機能２１５と、画像生成機能１１６と、表示制御機能１１７と、システム制御機能１１８とを備える。

【0080】

分割機能１１０は、分割部の一例である。ノイズ低減機能２１３は、本実施形態における第１の処理部およびノイズ低減部の一例である。再構成機能２１２は、再構成部の一例である。Ｂモード処理機能２１４は、Ｂモード処理部の一例である。ドプラ処理機能２１５は、本実施形態における第２の処理部、血流検出部、およびドプラ処理部の一例である。画像生成機能１１６は、画像生成部の一例である。表示制御機能１１７は、表示制御部の一例である。システム制御機能１１８は、システム制御部の一例である。

【0081】

図７は、第２の実施形態に係る位相復元済みＩＱデータの生成に関する各機能の関係性の一例を示す図である。

【0082】

分割機能２１０は、バッファメモリ１０３に記憶されたＩＱデータから、位相情報を有する位相データを分割する。図７に示すように、分割機能２１０は、振幅情報と位相情報とを有するＩＱデータの入力を受けると、位相情報を有する位相データと、振幅情報と位相情報とを有するＩＱデータとを出力する。第１の実施形態と同様に、バッファメモリ１０３に記憶されたＩＱデータは、第１の超音波データの一例である。

【0083】

ノイズ低減機能２１３は、ＩＱデータの入力を受け、ノイズ低減済みＩＱデータを出力する。本実施形態のノイズ低減機能２１３は、第１の実施形態と同様に、学習済みモデル９０にＩＱデータを入力することにより、ノイズ低減済みＩＱデータを得るものとする。

【0084】

学習済みモデル９０は、第１の実施形態と同様に、複数の入力超音波データと、複数の教師超音波データとが対応付けられて、深層学習等の手法により学習されたモデルとする。

【0085】

ノイズ低減済みＩＱデータは、ＩＱデータよりもＳＮ比の高いデータである。本実施形態においては、ノイズ低減済みＩＱデータが第２の超音波データの一例である。

【0086】

ノイズ低減済みＩＱデータは、振幅情報と位相情報とを有するが、ノイズ低減処理によってこれらの情報が変質している可能性がある。なお、本実施形態において「情報が変質している可能性がある」とは、情報が必ず変質しているとは限らないが、情報の品質が保障されないことを含む。

【0087】

再構成機能２１２は、ノイズ低減済みＩＱデータの振幅情報とＩＱデータの位相情報とに基づいて、振幅情報と位相情報とを有する位相復元済みＩＱデータを再構成する。なお、再構成機能２１２は、ノイズ低減済みＩＱデータの位相情報は使用しないため、ノイズ低減済みＩＱデータの振幅情報のみを含むノイズ低減済み包絡線データを、再構成機能２１２への入力データとしても良い。

【0088】

位相復元済みＩＱデータは、ノイズ低減処理が施された上で、位相情報が変質前の状態に復元されたデータである。位相復元済みＩＱデータは、本実施形態における第３の超音波データの一例である。

【0089】

ドプラ処理機能２１５は、位相復元済みＩＱデータを周波数解析することで、スキャン領域に設定されるＲＯＩ内にある移動体のドプラ効果に基づく運動情報を抽出する。本実施形態のドプラ処理機能２１５は、位相復元済みＩＱデータの振幅情報および位相情報に基づいて、血流の方向および大きさ（パワー）を検出する血流検出処理を実行する。当該血流検出処理は、本実施形態における第３の超音波データの振幅情報および位相情報を用いる処理の一例である。

【0090】

位相復元済みＩＱデータから血流検出をする手法は、ＩＱデータから血流検出をする公知のカラーフローマッピングの手法を採用することができる。ドプラ処理機能２１５は、位相復元済みＩＱデータから検出した血流データを、ＲＡＷデータメモリ１０４に記憶させる。血流データは、例えばカラーフローマッピング法により推定された血流情報を示すドプラデータである。

【0091】

なお、本実施形態の分割機能２１０、ノイズ低減機能２１３、および再構成機能２１２は、ドプラ処理機能２１５に含まれても良い。

【0092】

次に、図８を用いて、分割機能２１０、ノイズ低減機能２１３、および再構成機能２１２により実行される処理の流れについて説明する。図８は、第２の実施形態に係る位相復元済みＩＱデータ１０５３の生成処理の流れの一例を示す図である。図８では、分割機能２１０、ノイズ低減機能２１３、および再構成機能２１２による処理を、それぞれ破線で囲んで図示する。

【0093】

図８に示すＩＱデータ１０５１は、超音波の送受信が複数の走査線上で実行される場合における、同一位置のデータ列に対応するＩＱデータである。なお、図８では１つのデータ列に対応するＩＱデータ１０５１に対する処理を図示したが、複数のデータ列分に対応するＩＱデータ１０５１に対する処理が並行して実行されても良い。

【0094】

分割機能２１０は、バッファメモリ１０３に記憶されたＩＱデータから、複素数の偏角を、位相情報として取り出す（Ｓ１０１）。分割機能２１０は、取り出した位相情報を含む位相データ５１２を出力する。

【0095】

ノイズ低減機能２１３は、バッファメモリ１０３に記憶されたＩＱデータに対して学習済みモデル９０を用いたノイズ低減処理を実行し（Ｓ１０２）、ノイズ低減済みＩＱデータ１０５２を出力する。

【0096】

再構成機能２１２は、ノイズ低減済みＩＱデータ１０５２から絶対値を振幅情報として取り出し（Ｓ１０３）、当該振幅情報と位相データ５１２の位相情報から、位相復元済みＩＱデータ１０５３を再構成する（Ｓ１０４）。再構成の手法としては、第１の実施形態と同様に、式（３）に示す演算を採用することができる。

【0097】

位相復元済みＩＱデータ１０５３は、その後、ドプラ処理機能２１５による血流検出処理に用いられる（Ｓ１０５）。

【0098】

図６に戻り、本実施形態のＢモード処理機能２１４は、バッファメモリ１０３に記憶されたＩＱデータ１０５１に対数圧縮処理等を施し、信号強度が輝度の明るさで表現されるデータ（Ｂモードデータ）を生成する。Ｂモード処理機能２１４は、生成したＢモードデータを、ＲＡＷデータメモリ１０４に記憶させる。

【0099】

画像生成機能１１６、表示制御機能１１７、およびシステム制御機能１１８は、第１の実施形態と同様の機能を備える。画像生成機能１１６は、例えば、ドプラ処理機能２１５が生成した２次元のドプラデータから血流情報が映像化された２次元または３次元のカラードプラ画像データを生成する。

【0100】

このように、本実施形態の超音波診断装置１は、ノイズ低減済みＩＱデータ１０５２の振幅情報とＩＱデータ１０５１の位相情報とに基づいて、振幅情報と位相情報とを有する位相復元済みＩＱデータ１０５３を再構成する再構成機能２１２を備える。このため、本実施形態の超音波診断装置１によれば、ＩＱデータ１０５１の位相情報を変質させる可能性のあるノイズ低減処理の後であっても、振幅情報および位相情報を用いる血流検出処理を実行することができる。

【0101】

本実施形態の超音波診断装置１によれば、ノイズ低減による高いＳＮ比を有する位相復元済みＩＱデータ１０５３を血流検出処理に使用することができるため、カラーフローマッピングによるカラードプラ画像データの画質を向上させることができる。

【0102】

（変形例１）
上述の第１の実施形態では、超音波診断装置１がコンパウンド済みＩＱデータ５３の生成処理を実行するものとしたが、例えば超音波診断装置１に接続された外部装置３０が当該処理を実行しても良い。当該構成を採用する場合、外部装置３０の処理回路は、分割機能１１０、コンパウンド機能１１１、再構成機能１１２、およびノイズ低減機能１１３を備える。

【0103】

また、外部装置３０は、第２の実施形態の超音波診断装置１と同様の機能を備えても良い。例えば、外部装置３０の処理回路は、分割機能２１０、ノイズ低減機能２１３、再構成機能２１２、およびドプラ処理機能２１５を備えても良い。外部装置３０は、本変形例における画像処理装置の一例である。

【0104】

（変形例２）
また、上述の第２の実施形態では、超音波診断装置１の処理回路１０８は、第１の実施形態と異なる機能を備えるものとしたが、処理回路１０８は、第１の実施形態と第２の実施形態の両方の機能を備えても良い。例えば、Ｂモード処理による超音波検査の実施の際には第１の実施形態と同様の処理を実行し、ドプラ処理による超音波検査の実施の際には第２の実施形態と同様の処理を実行しても良い。

【0105】

（変形例３）
上述の第１の実施形態および第２の実施形態では、再構成機能１１２，２１２は、分割機能１１０，２１０によってＩＱデータ５１，１０５１から分割された位相情報を再構成に用いていたが、再構成の手法はこれに限定されるものではない。

【0106】

例えば、再構成機能１１２，２１２は、バッファメモリ１０３に記憶されたＩＱデータ５１，１０５１の位相情報を、再構成に用いても良い。

【0107】

（変形例４）
上述の第１の実施形態および第２の実施形態では、学習済みモデル９０によるノイズ低減処理を例示したが、他の手法によるノイズ低減処理が採用されても良い。例えば、数式モデル等によるノイズ低減処理が第１の実施形態および第２の実施形態で使用されても良い。

【0108】

（変形例５）
上述の第１の実施形態では、振幅情報と位相情報の両方を用いる処理としてノイズ低減処理を例示し、第２の実施形態では、振幅情報と位相情報の両方を用いる処理として血流検出処理を例示したが、これらの処理は一例であり、振幅情報と位相情報の両方を用いる他の処理が、第１の実施形態および第２の実施形態に含まれても良い。

【0109】

なお、本明細書において扱う各種データは、典型的にはデジタルデータである。

【0110】

以上説明した少なくとも１つの実施形態によれば、位相情報を喪失または変質させる処理の後に、振幅情報と位相情報の両方を用いる処理を実行することができる。

【0111】

いくつかの実施形態を説明したが、これらの実施形態は、例として提示したものであり、発明の範囲を限定することは意図していない。これら実施形態は、その他の様々な形態で実施されることが可能であり、発明の要旨を逸脱しない範囲で、種々の省略、置き換え、変更、実施形態同士の組み合わせを行うことができる。これら実施形態やその変形は、発明の範囲や要旨に含まれると同様に、特許請求の範囲に記載された発明とその均等の範囲に含まれるものである。

【符号の説明】

【0112】

１ 超音波診断装置
１０ 装置本体
２１ 超音波プローブ
２２ 入力装置
２３ ディスプレイ
３０ 外部装置
５１ａ，５１ｂ，１０５１ ＩＱデータ
５２ コンパウンド済み包絡線データ
５３ コンパウンド済みＩＱデータ
５４，１０５２ ノイズ低減済みＩＱデータ
６０ 学習装置
６１ 入力ＩＱデータ
６２ 教師ＩＱデータ
９０ 学習済みモデル
１００ 装置本体
１０１ 超音波送信回路
１０２ 超音波受信回路
１０３ バッファメモリ
１０４ ＲＡＷデータメモリ
１０５ 記憶回路
１０６ 画像メモリ
１０７ 通信インタフェース
１０８ 処理回路
１１０，２１０ 分割機能
１１１ コンパウンド機能
１１２，２１２ 再構成機能
１１３，２１３ ノイズ低減機能
１１４，２１４ Ｂモード処理機能
１１５，２１５ ドプラ処理機能
１１６ 画像生成機能
１１７ 表示制御機能
１１８ システム制御機能
１３０ 入力インタフェース
１４０ 出力インタフェース
５１０ 加算済みＩＱデータ
５１１，５１２ 位相データ
１０５３ 位相復元済みＩＱデータ
Ｐ 被検体

【図1】

【図2】

【図3】

【図4】

【図5】

【図6】

【図7】

【図8】